¿Pueden las vacas ir a la playa?

Esta charla explorará el problema de las correlaciones espúreas en el aprendizaje automático , un fenómeno por el cual los modelos de Inteligencia Artificial toman «atajos» predictivos basándose en patrones estadísticos irrelevantes del entorno en lugar de entender los conceptos reales , como confundir una vaca con un camello simplemente por estar en la playa. A través de una narrativa accesible , se analizará la diferencia clave entre correlación y causalidad , utilizando ejemplos clásicos y aplicaciones críticas en sectores como la medicina. Finalmente, se presentarán metodologías avanzadas de Causal Discovery y Causal Representation Learning , mostrando cómo es posible diseñar sistemas de IA más robustos y confiables capaces de aislar los factores invariantes del contenido frente a los cambios de estilo o entorno.